Analytics für Fachanwender

Ob es nun um Betrugsprüfungen einer riesigen Zahl von Transaktionen in Echtzeit geht oder darum, aus vielen Millionen Varianten optimale Produktpreise zu ermitteln: Die Analyse extrem umfangreicher Datenvolumina ist längst Realität. Für Fachabteilungen kommt es jedoch auf weitere wichtige Punkte an, um der Big Data-Problematik Herr zu werden.

Bei der Analyse extrem umfangreicher Datenvolumina ist es entscheidend, dass die Ergebnisse der Analysen von Big Data auch dem Anwender in den Fachabteilungen zur Verfügung stehen, und dass dieser seine Analysen bedarfsgerecht selbst erstellen und anschaulich aufbereiten kann.

Dass analytische Lösungen heute auch zum täglichen Handwerkszeug von Fachanwendern gehören, ist ein wichtiger Durchbruch. Denn solange keine Ergebnisse ohne den Support der IT zu erzielen sind, ist der zeitliche Vorsprung durch die schnelle Datenanalyse schnell wieder dahin.

Inzwischen aber haben Unternehmen beste Voraussetzungen, einen echten Mehrwert aus Big Data zu generieren: Zum einen stehen preisgünstiger Arbeitsspeicher und höchste Rechenleistung durch parallele Datenverarbeitung zur Verfügung. Zum anderen wird im Zusammenspiel mit angepassten Algorithmen und anwenderfreundlichen Bedieneroberflächen eine Grundlage dafür geschaffen, dass sich nun wesentlich mehr Unternehmen – und keineswegs nur die großen – über Big Data Analytics einen Wissensvorsprung gegenüber dem Wettbewerb erarbeiten können.

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Hochkomplexe Berechnungen in kürzester Zeit

Die Preise für Server und Arbeitsspeicher sind in den vergangenen Jahren deutlich gesunken. Gleichzeitig jedoch ist ein wachsender Bedarf an schnell verfügbaren und gleichzeitig fundierten Analysen zu komplexen Business-Szenarien zu verzeichnen. Um diesem Bedarf zu entsprechen, hat der Softwarehersteller SAS hochleistungsfähige In-Memory Analytics-Lösungen entwickelt. Darüber lassen sich auch hochkomplexe Berechnungen mit sehr umfangreichen Datenvolumina in extrem kurzer Zeit durchführen.

Davon profitieren Unternehmen verschiedenster Branchen: So setzt die US-amerikanische Handelskette Macy’s SAS High-Performance Analytics ein, um ihre Preise bis hinunter auf Artikelebene in jedem individuellen Geschäft zu optimieren. In diese Kalkulation werden wöchentlich mehr als 270 Millionen Einzelpreise einbezogen. Dauerten diese Berechnungen früher über 30 Stunden, stehen die Ergebnisse heute bereits nach zwei Stunden zur Verfügung. Auf dieser Basis kann das Unternehmen seine Preise häufiger anpassen, schneller auf Marktbedingungen reagieren, seinen Lagerbestand optimieren und den Gewinn maximieren.